車牌識(shí)別觸發(fā)方式

通過，識(shí)別車牌，并進(jìn)行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)模式不需要使用線圈，紅外線或其他硬件車輛檢測器。該方法的優(yōu)點(diǎn)是構(gòu)造方便，不需要切割鋪設(shè)線圈的地面，也不需要安裝車輛檢測器和其他部件。但是，它的缺點(diǎn)也非常顯著。由于算法的局限性，該方案的觸發(fā)率和識(shí)別率遠(yuǎn)低于外圍觸發(fā)器的觸發(fā)率和識(shí)別率。 車牌識(shí)別系統(tǒng) 1.間接方法：通過識(shí)別存儲(chǔ)在IC卡中的車牌信息或安裝在車上的條形碼來識(shí)別車牌和相關(guān)信息。 IC卡技術(shù)識(shí)別精度高，運(yùn)行可靠，可全天候運(yùn)行，但價(jià)格昂貴，硬件設(shè)備非常復(fù)雜，不適合遠(yuǎn)程操作;條形碼技術(shù)具有識(shí)別速度快，精度高，可靠性高，成本低等優(yōu)點(diǎn)。此外，它們都需要制定統(tǒng)一的國家標(biāo)準(zhǔn)，不能檢查汽車，條形碼，是否也是技術(shù)上的缺點(diǎn)，使得在短時(shí)間內(nèi)難以推廣。 2，直接法：基于車牌識(shí)別技術(shù)的圖像屬于直接法，是一種智能被動(dòng)式車牌識(shí)別方法，可以在沒有任何特殊車輛排放設(shè)備的情況下發(fā)送車牌信號(hào)，或靜止?fàn)顟B(tài)運(yùn)動(dòng)車輛車牌號(hào)非接觸信息采集和實(shí)時(shí)智能識(shí)別。與間接識(shí)別系統(tǒng)相比，首先，該系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備布置和大量資金，從而提高了經(jīng)濟(jì)效益;其次，由于采用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，因此可以提高識(shí)別速度，更好地解決實(shí)時(shí)問題;第三，它根據(jù)圖像識(shí)別，因此可以通過人的參與解決系統(tǒng)中的識(shí)別錯(cuò)誤，而其他方法難以與人交互。 直接方法一般包括圖像處理技術(shù)，傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。 1，圖像處理技術(shù)，數(shù)字圖像處理技術(shù)解決汽車車牌識(shí)別研究首先開始于80年代，但國內(nèi)外僅作為車牌識(shí)別中的一個(gè)具體問題進(jìn)行了討論，并且通常只使用一個(gè)簡單的圖像處理技術(shù)來解決，還沒有形成一個(gè)完整的系統(tǒng)，識(shí)別過程是利用工業(yè)電視攝像機(jī)拍攝汽車前面圖像的工作情況，然后到電腦上進(jìn)行簡單處理，最終還需要人工干預(yù)，如省內(nèi)漢字識(shí)別問題，1985年，采用常用的圖像處理技術(shù)，提出漢字識(shí)別的分類是在提取漢字的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。特征。根據(jù)漢字的投影直方圖選擇浮動(dòng)閉合值，提取漢字的垂直峰值。然后根據(jù)投影直方圖水平方向的漢字，選擇合適的閉合值，經(jīng)過量化處理，形成一個(gè)可變長度的鏈碼，然后用動(dòng)態(tài)編程方法，找出距標(biāo)準(zhǔn)的最小距離模式鏈碼，實(shí)現(xiàn)細(xì)分儀完成中文省名的自動(dòng)識(shí)別。 2.傳統(tǒng)的模式識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)的模式識(shí)別技術(shù)是指結(jié)構(gòu)特征方法，統(tǒng)計(jì)特征方法等.20世紀(jì)90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，開始對(duì)車牌識(shí)別進(jìn)行系統(tǒng)研究。 1990年，AS.Johnson等人。利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。系統(tǒng)分為三個(gè)部分：圖像分割，特征提取，模板構(gòu)建和字符識(shí)別。通過大量的統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)，確定對(duì)應(yīng)于不同最小值的圖像直方圖的最小值范圍，然后根據(jù)對(duì)應(yīng)于特定最小值的直方圖對(duì)車牌進(jìn)行分段，然后通過模式識(shí)別字符。使用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行匹配。 3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。近年來發(fā)展起來的計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)，一些國家開始探索用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決自動(dòng)許可問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著唯一個(gè)BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。 這種采用BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點(diǎn)是無映解決識(shí)別系統(tǒng)存儲(chǔ)容量和處理速度相矛盾的問題。